金属增材制造数据处理与工艺规划研究综述

金属增材制造数据处理与工艺规划是金属增材制造软件系统的核心,涵盖了金属支撑结构设计、模型切片以及路径规划等内容,决定着最终金属零部件的产品性能。从金属增材制造模型前处理出发,较为全面地概述了与之相关的多类型支撑设计和新型支撑优化等数据处理内容,针对金属增材制造数据处理中模型切片这一关键环节,分别从平面切片、自适应切片和曲面切片等方面进行了研究进展综述,同时对金属增材制造工艺中的路径规划研究进展进行了概述,最后对其发展趋势做了初步展望。     

高精度UT1-UTC差分预报方法研究

针对卫星导航所需的高精度地球定向参数(EOP)中的UT1-UTC预报问题,提出了基于双差分LS+AR的UT1-UTC参数预报方法。对UT1-UTC观测数据进行跳秒检测、固体地球带谐潮汐项改正,然后对改正后的UT1-UTC数据进行双差分处理,增强数据平稳性;采用最小二乘拟合(LS)与自回归(AR)分析方法对差分处理后的数据进行分析与预报;对预报结果进行逆差分处理与潮汐项改正外推、跳秒恢复,获取高精度的UT1-UTC预报值。通过与国际EOP_PCC预报结果对比表明,UT1-UTC短期预报精度与EOP_PCC较优的预报精度相当,其中1天UT1-UTC预报精度优于0.03ms,优于EOP_PCC预报结果。介绍了北京航天飞行控制中心的UT1-UTC每日例行预报情况。     

基于PSO算法的舰载机舰面布放调度方法研究

基于智能粒子群(PSO)算法对戴高乐航母舰载机舰面布放调度问题的解决方法进行了研究。首先,分析了舰载机舰面布放调度的必备条件,包括设置舰面战位;测量计算舰载机由各个停机战位分别到2个准备战位的近似移动距离;分析了舰载机正常的出动流程;设计了不同数量舰载机的出动时间计算公式等。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,分析PSO算法本身的特点、优点,给出其用于解决舰载机舰面布放调度问题的可行性,并具体分析了解决思路。最后,通过编制程序对该解决方法予以实现。实验结果表明,基于PSO算法的舰载机舰面布放调度问题解决方法是可行的,与实际要求也基本一致。     

寓于客体之美的主体性 读余长明的油画作品

画家简介:余长明,1958年出生于四川绵阳,毕业于解放军艺术学院美术系,现为中国美术家协会会员、四川省美术家协会理事、四川警察书画院创作员、四川公安文联秘书长,巴蜀画派实力代表人物之一。巨幅油画《紧急抢险》曾获四川省巴蜀文艺奖、全军和全国"卫士之光"美术展览优秀作品奖和一等奖,     

基于联系度的雷达导引头综合能力评估

雷达导引头是反舰导弹的重要组成部分,对其综合能力的评估是一个多因素综合评判问题。文章分析了影响雷达导引头综合能力的主要因素,建立了雷达导引头综合能力评估指标体系和基于联系度的雷达导引头综合能力评估模型,并提出了联系度的比较规则。最后,评估得出了国外几种典型的雷达导引头综合能力的优劣排序。     

温度场中柔性臂超谐共振及复杂运动分析

通过Garlerkin方法建立了考虑阻尼、材料非线性、温度变化和轴向激励的柔性臂系统动力学微分方程.分析了系统存在同、异宿轨道及周期轨道的充分必要条件,通过Hamilton函数得到了对应的参数方程表达式.根据非线性振动的多尺度法,得到了系统在3次超谐共振情况下的一次近似解及其定常解,揭示了系统内各参数之间的关系.对得到的微分方程进行数值计算,分析柔性臂系统参数对纵向振动响应曲线的影响.结果表明,材料非线性和温度变化对系统纵向振动的影响不可忽略;在一定参数条件下,系统有发生复杂非线性运动的可能.为了有效的控制柔性臂的振动,应合理选取系统的物理参数,避免其处于混沌运动状态.     

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.     

跑道特性对飞机起飞性能影响的仿真研究

在考虑跑道不平度和摩擦力对飞机滑跑姿态以及气动力的影响下,建立了跑道、飞机本体和起落架的动力学模型,并对飞机在简易跑道上的起飞性能进行了仿真研究。通过对飞机起飞的运动轨迹和姿态的数值模拟,得到了飞机起飞性能参数,以及跑道不平度对起落架及机体的随机振动影响。仿真结果表明,所建立的动力学模型和相应的仿真方法能够满足飞机在不同跑道特性起飞性能研究的需要。     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.